模拟氮沉降对森林土壤有机物淋溶的影响

在重庆铁山坪马尾松林内施加与大气氮沉降量相当的硝酸铵(NH4NO3)和硝酸钠(NaNO3),研究氮沉降加倍对土壤溶液可溶性有机物浓度的影响,分析氮沉降对森林土壤碳库的潜在作用.2005年起为期5a的现场观测表明,施氮后凋落物层土壤溶液的可溶性有机碳(DOC)浓度和通量在起初2a内与对照样区相比有明显升高,但之后反而降低.施氮还会降低凋落物层土壤溶液的DOC与DON(可溶性有机氮)比值,以及矿质土壤上层的DOC浓度,但对矿质土壤下层的DOC淋溶通量几乎没有影响.总体来看,在试验期内氮沉降对土壤碳库无显著影响,但土壤有机物可能有从富碳有机物向富氮有机物转化的趋势,氮沉降的成分(NH4+和NO3-)对土壤有机物的影响则没有明显差异.     

三亚湾沉积柱有机氯农药的垂直分布特征

采用GC-ECD内标法测定了三亚沉积柱状样中有机氯农药的含量,并以210Pb同位素法对柱样定年,探讨了柱样中有机氯农药的垂直分布特征及可能来源.结果表明:沉积物中HCHs和DDTs的含量分别为0.04～1.46和0.01～0.59ng.g-1(以干重计,下同);自20世纪60年代开始大量使用OCPs后,沉积柱中OCPs在1965年、1971年和1975年分别出现了3个峰值;在我国禁止生产和使用OCPs后,柱样中OCPs含量自1986年后略有降低;自1990年起,OCPs含量明显增加,变化幅度较大,其含量变化与三亚发展建设有关.研究区域调查显示,近年来有林丹的输入,HCHs在沉积柱样表层富集较明显;在该偏氧化的沉积环境中,(DDD+DDE)/DDTs的值逐渐变小,且大部分均小于0.5,说明可能有新的DDTs输入.     

医疗垃圾焚烧飞灰的重金属浸出特性及其稳定化处理研究

通过对医疗垃圾飞灰的浸出特性和高温熔融处理实验,研究了浸出时间、液固比、pH值和颗粒尺寸对重金属浸出特性的影响以及飞灰熔融对重金属稳定化处理效果.结果表明,随着浸出时间的增加,飞灰绝大部分重金属的浸出浓度增高,浸出毒性增强;液固比(L/S)增加,大部分重金属的浸出率大大提高,其中重金属Cd的浸出率最大,在液固比为90时,飞灰中的Cd的浸出率达到70%以上;pH为中性左右的时候,医疗垃圾飞灰中的大部分重金属的浸出液浓度最低;颗粒尺寸在较大或者较小时,医疗垃圾飞灰中的大部分重金属浸出浓度较小,大部分重金属在颗粒尺寸250～900μm时,重金属的浸出浓度较高;飞灰高温熔融后,重金属的浸出毒性大大降低,说明熔融对重金属有很好的固化效果.     

共存离子对地浸废水中铀生物沉淀过程的影响

采用硫酸盐还原菌生物(还原)沉淀法消除地浸废水中的放射性铀污染,研究了共污染离子Cu(II)、Zn(II)、Fe(III)和SO42-分别对铀生物沉淀过程的影响。序批式实验结果表明,初始Cu(II)浓度低于10mg/L或Zn(II)浓度低于20mg/L时对铀生物沉淀过程影响不大,当Cu(II)浓度超过15mg/L或Zn(II)浓度超过25mg/L时,该过程会因重金属的生物毒性作用受到完全抑制。在含有Fe(III)的氧化环境中,铀生物沉淀过程与Fe(III)还原过程同时进行,但铀沉淀速度相对减慢。初始SO42-浓度低于4000mg/L时对铀生物沉淀过程影响很小,超过5000mg/L时会产生明显的抑制作用,且抑制作用随着SO42-浓度的上升而加强。     

交流电场与Fusarium sp.A-2耦合对博落回修复铀污染土壤的强化作用

通过盆栽试验研究了交流电场(AC)与Fusarium sp.A-2(A-2)真菌耦合对博落回(P)的生物量、富集铀(U)性能、酶活性以及根际土壤中有机酸含量、生物可利用态铀、根际微生物群落结构的影响.结果表明, 在铀(U)污染土壤中, 与AC+P+U、A-2+P+U和P+U相比, AC+A-2+P+U组博落回的鲜重、株高、总干重分别升高了10.67%~45.76%、26.87%~92.02%和61.99%~159.98%;总超氧化物歧化酶(T-SOD)和过氧化氢酶(CAT)含量分别提高了41.24%~133%和15.35%~63.63%;根际土壤中草酸显著增加了13.03%~157.09%;与A-2+P+U和P+U组相比, AC+A-2+P+U组土壤中生物可利用态铀分别提高了12.5%和28.57%.在AC+A-2+P+U组, 植物根际土壤中存在大量的镰刀型菌(Fusarium)真菌属和酸杆菌属(Acidobacteria)等细菌菌属, 且镰刀型菌属(Fusarium)占比最高, 与AC+P+U、A-2+P+U、P+U和A-2+U组相比, Fusarium分别提高了16.67%、81.03%、299.23%和374.47%.AC和A-2耦合强化博落回修复铀污染土壤的可能机理包括AC提高了铀在土壤中的流动性, 增加了植物根部与铀的接触, 促进了铀的富集; AC刺激了博落回的生理活性, 增大了博落回的生物量, 提高了抗氧化酶活性, 使博落回对铀的耐受性增强; AC刺激了A-2真菌和酸杆菌属(Acidobacteria)的生长, 使其比例增大, 从而产生大量的有机酸, 与铀形成螯合物, 降低了铀对植物的胁迫作用, 提高了生物可利用态铀的占比, 促进了博落回对铀的富集.AC与A-2真菌耦合对P修复铀污染土壤有显著的强化作用, 是一种有潜在应用前景的强化方法.     

基于WRF-Chem模拟的玉溪市大气环境容量精细估算

云南高原的清洁大气环境及其潜在变化是一个值得深入研究的大气环境问题.本文选择云南高原重要工业城市—玉溪作为研究区域,基于中尺度空气质量模式WRF-Chem,开展玉溪市的大气环境容量模拟估算.同时,以2015年冬、春、夏、秋季主要大气污染物模拟为基础,采用以我国环境空气质量标准(GB3095—2012)为约束目标的WRF-Chem模拟迭代大气环境容量算法,设置3 km的精细分辨率,计算得到2015年玉溪市一次PM_(10)、一次PM_(2.5)、SO_2、NO_x和CO的大气环境容量分别为1.284×10~4、0.854×10~4、1.917×10~4、1.796×10~4和51.556×10~4t·a~(-1).最后,研究了整个玉溪市区域和城区大气环境容量的季节变化特征,结果发现,各污染物冬季大气环境容量最小,除PM_(2.5)外的污染物均在春季大气环境容量最大.玉溪市城区剩余容量占全市的比例均在40%左右,反映了工业发展和城市化带来的大气环境的城乡差异及可能的环境变化效应.     

投入产出法在虚拟水消费与贸易研究中的新应用

虚拟水是缓解水资源危机的一种途径。投入产出法是研究虚拟水的主要方法之一,可分为单区域投入产出模型（SRIO）和多区域投入产出模型（MRIO）。鉴于SRIO 和MRIO单独应用时存在一定局限性,论文提出同时运用单区域投入产出表和多区域投入产出表研究虚拟水,即：利用SRIO 计算完全用水系数,并直接利用单区域投入产出表区分本地水足迹与外来水足迹,再根据多区域投入产出表分析区域间的虚拟水贸易。广东省的案例研究显示：①2007 年广东省水足迹为333.9×10⁸ m³,其中本地水足迹223.6×10⁸ m³,外来水足迹110.3×10⁸ m³;②广东省同年虚拟水输出量445.4×10⁸ m³,输入量454.1×10⁸ m³,其虚拟水的外部来源主要是湖南、广西和浙江。结果表明以上方法可全面计算完全用水系数,有效区分本地水足迹与外来水足迹,揭示区域间的虚拟水贸易关系,为水资源管理决策提供方法支持。     

白骨壤模拟湿地系统对污水的净化效应

白骨壤模拟湿地系统对污水中污染物总净化效率平均为Ｎ８０．８％,Ｐ９０．４％,Ｃｄ９４．９％,Ｎｉ９３．６％,Ｐｂ９８．０％,Ｚｎ８９．５％,其中土壤子系统在模拟系统总净化率中所占比例平均为Ｎ６６．５％,Ｐ７３．３％,Ｃｄ９８．６％,Ｎｉ９８．２％,Ｐｂ９８．７％,Ｚｎ９５．９％,重金属有９５％以上是被土壤所积累,说明土壤子系统是本模拟系统净化的主体。这也是植物可以避免污染物伤害的原因之一。但是栽种     

广州秋季不同功能区大气颗粒物中PAHs粒径分布

利用MOUDI^TM级联分段式采样器采集了秋季广州市区(荔湾采样点和五山采样点)及郊区(新垦采样点)3个采样点的气溶胶样品并使用GC-MS分析了样品中13种多环芳烃的含量.发现3～4环的多环芳烃呈双峰分布,5～7环的多环芳烃呈单峰分布.广州市区和郊区的多环芳烃具有不同粒径分布模式;相对于城区,郊区的多环芳烃存在于更大的颗粒物中,这可能是气溶胶的陈化过程不同导致的.城区的多环芳烃可能主要受吸附作用控制,而郊区的多环芳烃则可能受多种机制控制,如吸附作用、吸收作用和多层吸附.诊断参数值在粒径1～2.5μm和0.1～0.56μm存在较大差异;从浓度上看新垦13种多环芳烃的总浓度为39ng/m³,五山为71～94ng/m³,荔湾为32～154 ng/m³;从组成上看广州市大气颗粒物种多环芳烃以5～7环为主.     

近50年华中地区霾污染的特征

基于1962~2011年霾日观测资料,使用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法分析了近50年华中地区霾污染的时空变化特征及其成因.结果表明,华中地区的霾高发中心位于河南中北部、湖北中西部和湖南中部人口集中的气溶胶浓度高值区,其中霾日数最多的站点为河南新乡,年均达到79.1d.霾的季节性变化表现为冬季霾日数最多,夏季最少,霾污染是典型的冬季大气环境事件.但随着近年春夏秋三季霾日的增加,华中地区霾污染的季节性差异减小.城市地区是华中霾污染严重的区域.近50年污染地区霾发生频率增多,而相对清洁地区霾污染发生频率减少.华中地区大气环境呈现出两极分化的变化特征.近50年来华中地区霾日增加受人为污染物排放加强和东亚季风减弱的共同影响.